
\chapter{Introducci\'on}

\section{Motivaci\'on}

El c\'ancer de mama es el que tiene mayor \'indice de mortalidad por c\'ancer entre mujeres. Algunos estudios estiman que aproximadamente el 12,6\% de las mujeres desarrollan cancer de mama a lo largo de su vida~\cite{feuer99}. La detecci\'on precoz del c\'ancer es extremadamente importante ya que su tratamiento en una fase temprana de la enfermedad aumenta dr\'asticamente las posibilidades de curaci\'on.

La densidad mamaria ha sido estudiada con especial inter\'es durante las \'ultimas d\'ecadas. \'Esto es debido a que dicho par\'ametro est\'a considerado un indicador de riesgo de desarrollar c\'ancer de mama adem\'as de ser determinante en la sensibilidad de an\'alisis de la mamograf\'ia. 

Los programas de cribado de mamograf\'ias son actualmente un m\'etodo efectivo en la detecci\'on precoz del cancer de mama gracias a que permiten la identificaci\'on de tumores antes de que estos sean palpables. Sin embargo, no es un asunto trivial para el radi\'ologo interpretar correctamente una mamograf\'ia debido a la gran variaci\'on en las caracter\'isticas de la mamograf\'ia. De hecho, \'unicamente el $15$-$30\%$ de las mujeres con sospechas de lesiones no palpables en el an\'alisis mediante mamograf\'ia presenta malignidad tras el an\'alisis histol\'ogico~\cite{knutzen93,kopans92}. Por otro lado, algunos tumores pueden no detectarse tras el an\'alisis radiol\'ogico. Algunos estudios demuestran que en los programas actuales de cribado, entre un $10\%$ y un $25\%$ de los tumores no son detectados por el radi\'ologo~\cite{brake98a,wallis91}.

El tejido denso puede presentar una atenuaci\'on a los rayos X similar a la que presentan algunos tipos de tumores lo cu\'al hace que dicho tejido llegue a ocultar lesiones. Este hecho dificulta la detecci\'on de c\'ancer de mama mediante mamograf\'ia lo que lleva a la densidad mamogr\'afica a ser considerada un biomarcador del riesgo de c\'ancer~\cite{wolfe76a,wolfe76b,boyd95}. Diversos estudios asocian un riesgo entre 4 y 6 veces superior entre las mujeres con mamas densas con respecto a las mujeres con mamas grasas~\cite{saftlas91,byrne95,boyd95}.

Existe adem\'as cierta pol\'emica sobre si la asociaci\'on de densidad con el riesgo de c\'ancer se debe a un riesgo intr\'inseco de desarrollar la enfermedad en el tejido denso o bien a la dificultad de identificar tumores debido al problema de la ocultaci\'on. De cualquier manera, se ha demostrado que las mujeres con mamas densas tienen una mayor probabilidad de desarrollar c\'ancer lo que reafirma el inter\'es por este par\'ametro.

En la actualidad, los programas de cribado mamogr\'afico tienen como objetivo el diagn\'ostico de c\'ancer en fase precoz, es decir, antes de la aparici\'on de los s\'intomas. Aproximadamente el 80-85\% de los tumores pueden ser detectados mediante mamograf\'ia mientras que en el resto de casos donde la mama presenta una mayor densidad, el diagn\'ostico resulta m\'as complicado debido al problema de la ocultaci\'on antes mencionado. \'Esto hace que hayan tumores no palpables en mamas densas que permanecen ocultos hasta que su tama\~no sea mayor que el deseado para ser tratado como diagn\'ostico precoz, lo que conlleva un tratamiento con mayor morbilidad y peor pron\'ostico que los tumores detectados en fases previas. Por consiguiente, la detecci\'on de una mama con una densidad alta hace que se produzcan cambios en el protocolo de cribado.

T\'ipicamente la densidad mamogr\'afica se mide mediante la inspecci\'on visual de un radi\'ologo experto, introduciendo un alto \'indice de subjetividad en la medida. Diversos autores han propuesto sistemas de clasificaci\'on de mamograf\'ias en funci\'on de su densidad desde la d\'ecada de los 70, algunos de los cuales se nombran en cap\'itulos posteriores. 
La inspecci\'on visual presenta el principal inconveniente de ser un criterio totalmente subjetivo, siendo la estimaci\'on del porcentaje que ocupa el tejido denso una medida sensible a la percepci\'on del m\'edico y a las condiciones de visualicaci\'on entre otros factores. \'Esto da lugar a una tasa de desacuerdo considerable e inherente al m\'etodo entre diferentes observadores as\'i como entre distintas medidas de un mismo observador. 

Debido a esto, se presenta la necesidad de disponer de un m\'etodo fiable y objetivo para la clasificaci\'on de mamograf\'ias en funci\'on de su densidad cuyos resultados sean reproducibles y f\'acilmente repetibles. Dicho sistema debe ser robusto ante cambios en las caracter\'isticas de la imagen y reducir notablemente la subjetividad entre medidas. 

\section{\'Ambito del proyecto}

El presente proyecto se engloba dentro del marco de un proyecto de investigaci\'on financiado por la fundaci\'on Gent x Gent desarrollado por un grupo de investigaci\'on interdisciplinar formado por investigadores tanto del \'area m\'edica (radi\'ologos) como de las tecnolog\'ias de la informaci\'on.


La parte del proyecto que aqu\'i se cuenta ha sido fruto del trabajo de investigaci\'on desarrollado desde Junio de 2010 durante un total de 13 meses de beca de colaboraci\'on con el Instituto Tecnol\'ogico de Inform\'atica (ITI) de la Universidad Polit\'ecnica de Valencia (UPV), concretamente en el grupo de investigaci\'on de Reconocimiento de Imagen y Visi\'on Artificial (RIVA).


Como base de datos para los estudios realizados, se ha hecho uso de un conjunto de mamograf\'ias digitales obtenidas en otro proyecto ``Determinantes de la densidad mamogr\'afica en las mujeres participantes de los programas de detecci\'on precoz del c\'ancer de mama en Espa\~na (DDM-Spain)'' (proyecto FIS PI060386).

En total se tomaron 1439 mamograf\'ias digitales directas (proyecci\'on craneocaudal) aleatoriamente procedentes de los programas de cribado de tres comunidades aut\'onomas (Baleares, Catalu\~na, y Valencia). Dichas mamograf\'ias se recibieron en formato digital DICOM grabadas en soporte CD.


\section{Objetivos}

Una vez introducida la importancia de la densidad mamaria en la detecci\'on del c\'ancer de mama se plantean una serie de objetivos:

\begin{itemize}
\item Crear y organizar una base de datos a partir de las mamograf\'ias obtenidas de los distintos programas de cribado junto con las clasificaci\'on visual realizada por tres radi\'ologos expertos.

\item Realizar un estudio de concordancia intraobservador e interobservador que nos permita determinar el \'indice de acuerdo entre medidas mediante la t\'ecnica de inspecci\'on visual.

\item Desarrollar una herramienta inform\'atica que permita la clasificaci\'on asistida de mamograf\'ias en una escala cont\'inua de densidad. Dicha aplicaci\'on tiene como objetivos principales reducir la subjetividad que introduce la clasificaci\'on por inspecci\'on visual adem\'as de permitir la reproducibilidad y repetibilidad de la medida. 

\item Realizar un estudio de concordancia intraobservador e interobservador, esta vez usando la clasificaci\'on obtenida por los mismos rad\'iologos expertos al usar la aplicaci\'on semiautom\'atica anteriormente mencionada como interfaz de clasificaci\'on.

\item Desarrollar un sistema autom\'atico de clasificaci\'on de mamograf\'ias basado en t\'ecnicas de procesado de imagen y reconocimiento de formas. El objetivo del sistema es que sea capaz de aprender a diferenciar el tejido denso del tejido graso a partir de un entrenamiento previo con datos procedentes de etiquetar mamograf\'ias con la aplicaci\'on semiautom\'atica. Adem\'as debe ser capaz de dar un valor de densidad mamogr\'afica.

\item Comparar los resultados obtenidos con los distintos m\'etodos de clasificaci\'on en cuanto a concordancia entre medidas.
\end{itemize}


\section{Estructura de la memoria}

La presente memoria ha sido estructurada en tres partes principales conteniendo un total de 12 cap\'itulos: 

\begin{itemize}

\item La {\bf parte I} est\'a dedicada al estudio de la clasificaci\'on visual comprendiendo los cap\'itulos 2 y 3:
  \begin{itemize}
    \item En el {\bf cap\'itulo 2} se revisa el estado del arte en cuanto a la clasificai\'on manual de mamograf\'ias repasando los sistemas de clasificaci\'on m\'as usados hasta la fecha.
    \item El {\bf cap\'itulo 3} recoge los resultados del estudio de concordancia realizado sobre el conjunto de mamograf\'ias bajo estudio.
  \end{itemize}

\item La {\bf parte II} est\'a compuesta por los cap\'itulos 4, 5 y 6 y en ella se trata lo relativo a la clasifiaci\'on semiautom\'atica asistida por computador:
  \begin{itemize}
  \item En el {\bf cap\'itulo 4} se habla sobre el estado del arte en clasificaci\'on asistida. 
  \item El {\bf cap\'itulo 5} describe el sistema {\tt DMScan} desarrollado en el presente proyecto.
  \item En el {\bf cap\'itulo 6} se recogen los resultados de concordancia obtenidos al realizar la clasificaci\'on mediante la aplicaci\'on desarrollada. 
  \end{itemize}

\item La {\bf parte III} abarca desde el cap\'itulo 7 hasta el 12 y en ella se documenta el trabajo realizado en cuanto a la clasificaci\'on autom\'atica de mamograf\'ias:

  \begin{itemize}
  \item El {\bf cap\'itulo 7} est\'a dedicado a revisar distintos trabajos publicados hasta la fecha relacionados con la clasificaci\'on autom\'atica de mamograf\'ias.
  \item El {\bf cap\'itulo 8} contiene los fundamentos te\'oricos de reconocimiento de formas necesarios para comprender el funcionamiento del clasificador.
  \item En el {\bf cap\'itulo 9} se explica con detalle el preproceso al que se someten las mamograf\'ias as\'i como el proceso completo de extracci\'on de caracter\'isticas.
  \item Sobre el {\bf cap\'itulo 10} se explica el funcionamiento del clasificador autom\'atico y sus detalles de implementaci\'on.    
  \item En el {\bf cap\'itulo 11} se exponen los experimentos realizados as\'i como los resultados obtenidos con una clasificaci\'on totalmente autom\'atica.

  \item Por \'ultimo en el {\bf cap\'itulo 12} se comparan los resultados obtenidos para los distintos m\'etodos de clasificaci\'on y se destacan las conclusiones m\'as importantes sobre las aportaciones realizadas.
  \end{itemize}


\end{itemize}


